基于分类特征的指纹识别系统的研究与实现

发布时间：2021-04-20 16:11

　　生物特征识别技术由于信息时代的到来蓬勃发展,已经在个人身份认证领域取得一定的研究、应用成果。指纹识别技术凭借其易采集、识别稳定以及成本低等特点,成为生物特征识别技术行业中占比最高的身份认证技术。由于人口基数庞大,指纹识别技术的研究逐步转向基于大容量指纹库的指纹自动识别,为了对待识别指纹找到与之相匹配的指纹模板,指纹库需要建立有效的索引,否则将会在数据库进行全表扫描,时间代价较大,不满足人们对高效系统的要求。因此,本文以指纹识别系统中的分类方法为主要研究方向,研究并实现指纹三级分类算法与基于分类特征的指纹识别系统,将整个指纹库缩小为与待识别指纹相似的同源指纹集。本文的主要研究成果如下:（1）在指纹图像预处理阶段,研究并实现了一套指纹质量评估方法,剔除低质量指纹并提示用户重新采集,评估方法采用了图像有效面积比、有效区灰度对比度以及有效区形心偏移量等特征。（2）在指纹分类方面,一方面研究了指纹三级分类方法,首先根据提取的奇异点的数量与位置确定指纹纹形,对指纹进行粗分类,其次根据奇异点间脊线数目进行二级分类,最后依据脊线平均周期分类,依此三种特征数据构建带有索引的大容量指纹数据库;另一方面针对... 

【文章来源】：北京林业大学北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
1 绪论
    1.1 研究背景与研究的目的意义
    1.2 指纹自动识别系统
        1.2.1 研究历史与现状
        1.2.2 应用前景
    1.3 研究目标与研究技术路线
        1.3.1 研究目标
        1.3.2 研究技术路线
    1.4 本文的内容安排
2 指纹自动识别系统构成介绍
    2.1 指纹图像采集
    2.2 指纹基本特征
        2.2.1 全局特征
        2.2.2 局部特征
        2.2.3 细微特征
    2.3 指纹预处理
    2.4 指纹特征提取
    2.5 指纹分类
    2.6 指纹匹配
    2.7 本章小结
3 指纹的预处理与特征提取
    3.1 方向场与频率场
        3.1.1 方向场计算
        3.1.2 频率场计算
    3.2 指纹图像分割
    3.3 指纹图像质量评估
        3.3.1 评估方法
        3.3.2 实验结果分析
    3.4 指纹图像的二值化与细化
        3.4.1 二值化
        3.4.2 细化
    3.5 指纹奇异点的定位与提取
        3.5.1 奇异点定位
        3.5.2 奇异点提取
    3.6 指纹细节点的检测与去伪
    3.7 本章小结
4 基于三级分类特征的指纹分类检索方法研究
    4.1 指纹分类方法研究
        4.1.1 指纹分类方法总体思路
        4.1.2 指纹分类研究目标
    4.2 一级分类特征-指纹纹形
        4.2.1 指纹纹型确定
        4.2.2 实验结果分析
    4.3 二级分类特征-脊线数
        4.3.1 奇异点间脊线数的分布分析
        4.3.2 脊线数计算
        4.3.3 匹配时搜索方法与搜索半径确定
        4.3.4 实验结果分析
    4.4 三级分类特征-脊线平均周期
        4.4.1 脊线平均周期的分布分析
        4.4.2 脊线平均频率修正并计算周期
        4.4.3 实验结果分析
    4.5 指纹多级分类方法评价
        4.5.1 准确率分析
        4.5.2 效率分析
    4.6 本章小结
5 指纹匹配
    5.1 指纹模板检索
    5.2 细节点局部结构匹配
        5.2.1 基准点
        5.2.2 精确匹配
    5.3 验证模式匹配（1:1模式）
    5.4 辨别模式匹配（1:N模式）
    5.5 本章小结
6 基于分类特征的指纹识别系统设计与实现
    6.1 系统平台整体设计
    6.2 系统平台各功能模块
        6.2.1 用户模块
        6.2.2 指纹图像采集模块
        6.2.3 指纹处理模块
        6.2.4 识别模块
        6.2.5 信息存储模块
    6.3 准确率分析
    6.4 本章小结
7 总结与展望
    7.1 总结
    7.2 展望
参考文献
个人简介
导师简介
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于胶囊网络的海量指纹纹型精准分类算法[J]. 李伯男,赵彤,吴敏.  中国科学院大学学报. 2020(03)
[2]基于方向场的形变指纹检测[J]. 杨高强,李晟,张新鹏.  应用科学学报. 2019(06)
[3]结合迁移学习的轻量级指纹分类模型[J]. 甘俊英,戚玲,秦传波,何国辉.  中国图象图形学报. 2019(07)
[4]生物识别技术综述[J]. 李鹏飞,淡美俊,姚宇颤.  电子制作. 2018(10)
[5]指纹自动分类算法的研究[J]. 姚海龙.  湖北农机化. 2017(05)
[6]指纹识别技术发展现状[J]. 顾陈磊,刘宇航,聂泽东,李景振,王磊.  中国生物医学工程学报. 2017(04)
[7]一种改进的指纹分类方法[J]. 顾菘.  电子技术与软件工程. 2017(08)
[8]指纹识别技术综述[J]. 王曙光.  信息安全研究. 2016(04)
[9]使用局部纹线距离进行指纹分类[J]. 耿国光,殷建平,祝恩,赵建民,龚德良.  计算机科学与探索. 2014(01)
[10]一种改进的基于细节点的脊线追踪算法[J]. 李敏敏.  电子设计工程. 2013(17)

博士论文
[1]指纹识别技术相关算法的研究[D]. 张圆圆.北京邮电大学 2012
[2]基于大规模数据库的多级指纹分类研究[D]. 薛俊韬.天津大学 2010
[3]自动指纹识别方法研究[D]. 王崇文.重庆大学 2002

硕士论文
[1]指纹增强及分类算法研究[D]. 张夏苗.南京信息工程大学 2018
[2]指纹分类特征提取方法研究[D]. 朱之丹.南京信息工程大学 2017
[3]指纹自动分类算法的研究[D]. 徐建国.湖北工业大学 2017
[4]指纹分类和识别算法的研究与实现[D]. 尹婉琳.东南大学 2015
[5]基于大容量指纹库的多级指纹分类研究[D]. 刘锐.宁夏大学 2014
[6]基于大容量指纹库的指纹自动分类检索技术研究[D]. 左龙.中南大学 2012
[7]自动指纹识别系统关键算法研究[D]. 刘花香.湖南师范大学 2010
[8]基于大规模指纹库的指纹识别算法研究[D]. 张莹.天津大学 2007
[9]指纹识别系统中的特征提取与匹配算法的研究和实现[D]. 徐国庆.电子科技大学 2006



本文编号：3149997